Python avanzato per le Utility

Apprendi l’uso di Python Avanzato nel Power e Gas per padroneggiare Machine Learning, Deep Learning e Foundation Model, così da identificare pattern nascosti nei dati, modellare dipendenze temporali complesse e migliorare le previsioni di produzione, consumi e prezzi energetici.

A febbraio supera i limiti dei modelli basati su dati storici, scopri come utilizzare algoritmi efficaci e ingegnerizzare modelli per ottimizzare il portafoglio a breve, medio e lungo termine.

Per te che utilizzi già Python, approfitta di esercitazioni pratiche guidate in Python per preparare i dati, sviluppare feature, costruire e ottimizzare modelli riutilizzabili subito nel lavoro quotidiano.

Il corso prevede una modalità concreta e interattiva con un Chief data scientist di consolidata esperienza nella programmazione in Python, con focus specifico sul settore energy.

Infine, mettiti alla prova con una sessione Learning by doing su un dataset di dati spagnoli e prevedi i prezzi energetici con Machine/Deep Learning per supportare la transizione verso le FER.

 

Per seguire il corso è necessario avere già istallato Python e Jupyter sul PC con cui si accede al corso.

A chi si rivolge

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I benefici concreti

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• 01 Aumenta l’affidabilità dei forecast energetici con pandas, imputazione, interpolazione e scaling dei dati
• 02 Anticipa picchi di carico e variazione stagionali con EDA e decomposizione delle serie temporali
• 03 Identifica i driver predittivi dei prezzi energetici con feature lag, rolling window e selezione Lasso e RFE
• 04 Massimizza le performance fuori campione con XGBoost, GridSearch e cross-validation temporale
• 05 Prevedi dinamiche complesse di prezzi e produzione con reti neurali CNN, LSTM e Foundation Model

Programma

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